"""
数据分析工具（基于大数据）包括：
	数据采集   数据清洗   建模   分析   决策
科学计算工具：Numpy
数据分析工具：pandas
可视化工具：matplotlib
"""
import numpy as np


if __name__ == "__main__":
	# 创建数组
	_list = [1, 2, 3]
	arr1 = np.array(_list)
	# 1 到 10 隔两个取值
	arr2 = np.arange(1, 10, 2)
	# 1 到 10 取四个
	arr3 = np.linspace(1, 10, 4)
	# 零向量
	zero = np.zeros((3, 4))
	# 单位矩阵
	one = np.ones((3,   4))
	# 对角线为 1
	eye = np.eye(4, 4)
	# 切片   左闭右开
	split1 = arr1[:2]

	list2 = np.array([[1, 2, 3], [5, 6, 7]])
	list3 = np.array([[4, 2, 10], [11, 8, 9]])

	split2 = list2[1:2, 1:3]
	# 每一项都开平方
	sqrt = np.sqrt(list2)
	# e 的 x 次方
	exp = np.exp(list2)
	# 比较两个列表 取每一项最大的重新组成一个新的列表
	new = np.maximum(list2, list3)
	new_max = np.maximum(0, list3)
	# arr2 大于 0 的为True, 否则False
	arr4 = np.where(arr2 > 0, 'True', 'False')
	# 去重复值并排序,只适用于一维度
	np.unique(list3)
	# 将数组保存成文件
	np.save('list3', list3)
	read = np.load('list3.npy')
	################################################################################################################
	# 矩阵的合并
	l1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
	l2 = [[11, 22, 23], [24, 25, 62]]
	arr11 = np.array(l1)
	arr12 = np.array(l2)
	# 横向合并
	arr13 = np.hstack(arr11, arr12)
	# 纵向合并
	arr14 = np.vstack(arr11, arr12)
	# 点乘
	arr15 = arr11.dot(arr12.reshape(3, 2))
	# 转置
	arr15 = np.transpose(arr11)



